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來源: 發(fā)布時間:2025-04-12

數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法,包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法,旨在滿足用戶不同的分類需求,提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練:用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱,并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取,提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級:訓練完成后,系統(tǒng)自動切換至該算法模型,利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標,降低人工干預和成本,提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作:用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作,靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。為提高操作效率,數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)模板批量導入脫敏策略,簡化大量配置脫敏策略的流程。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價

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定時執(zhí)行任務(wù):數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務(wù)的設(shè)置,以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進行識別,降低潛在風險。多數(shù)據(jù)源任務(wù)配置:為了***的數(shù)據(jù)安全管理,數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù),確保在不同數(shù)據(jù)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù)。結(jié)果打標與管理:在任務(wù)結(jié)果中,數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對已識別的敏感數(shù)據(jù)類型進行打標確認,以便進行更為精細的敏感數(shù)據(jù)管理。任務(wù)重啟與歷史查看:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù),同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細信息。查看已確認的類別字段:敏感數(shù)據(jù)列表功能允許用戶查看已確認的敏感數(shù)據(jù)類別字段。用戶可以快速檢索和查看系統(tǒng)中已經(jīng)標記為敏感的數(shù)據(jù)字段類別,有助于監(jiān)控和管理敏感數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性。新增敏感數(shù)據(jù)類別:支持用戶在敏感數(shù)據(jù)列表中直接新增敏感數(shù)據(jù)類別,無需進行敏感數(shù)據(jù)識別。用戶可以靈活地在列表中添加新的敏感數(shù)據(jù)類別,根據(jù)實際需求對數(shù)據(jù)進行分類和管理,簡化了敏感數(shù)據(jù)管理流程。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG包括被動式審批授權(quán)和主動式申請授權(quán),支持對提交的申請進行同意、駁回等操作.

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大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫類型和數(shù)據(jù)存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)雷達DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能,連通性測試:提供數(shù)據(jù)庫連通性測試功能,用戶可以通過平臺進行數(shù)據(jù)庫的連通性測試,確保數(shù)據(jù)庫正??捎?,提高數(shù)據(jù)操作的可靠性和穩(wěn)定性。批量導入數(shù)據(jù)庫:支持根據(jù)模板批量導入數(shù)據(jù)庫,簡化了數(shù)據(jù)庫的導入和配置流程,提高了管理效率。快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫:平臺支持根據(jù)局域網(wǎng)IP段和指定數(shù)據(jù)庫端口快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫,提高了數(shù)據(jù)庫的發(fā)現(xiàn)和接入效率,節(jié)省了用戶的時間和精力。域名通信代替后臺操作:針對域名通信的數(shù)據(jù)庫,平臺提供了在hosts配置中添加域名和IP映射關(guān)系代替后臺操作的功能。默認級別配置和自定義分組:用戶可以為數(shù)據(jù)庫配置默認級別,方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫的訪問權(quán)限。同時,用戶還可以根據(jù)自身需求自定義數(shù)據(jù)庫分組,便于靈活管理數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫部門內(nèi)共享:平臺支持數(shù)據(jù)庫在部門內(nèi)的共享,部門內(nèi)所有用戶均可使用該數(shù)據(jù)庫進行分類分級掃描。

數(shù)據(jù)雷達(DR)是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品,能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品,數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準確基于AI大模型,能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析,從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量,**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度。可復制性更好基于AI大模型,通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練,在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度,所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型,使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練,不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。數(shù)據(jù)庫操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)庫數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫變更管理、權(quán)限控制和敏感數(shù)據(jù)保護等方面。

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為進一步加強數(shù)據(jù)安全性,數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供以下功能,及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的敏感數(shù)據(jù)類型,建立更為***高效的數(shù)據(jù)安全管理體系。自定義敏感數(shù)據(jù)類別和級別:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別,以滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。此外,系統(tǒng)內(nèi)置了對常見數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級別,并支持靈活地編輯和修改。任務(wù)調(diào)度與高效并發(fā)執(zhí)行:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠支持智能任務(wù)調(diào)度,確保任務(wù)高效執(zhí)行,減少對系統(tǒng)資源的依賴,提升整體性能??膳渲没娜蝿?wù)參數(shù):為了適應(yīng)不同的需求,數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置,以更好地適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價

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